2024年智能驾驶行业研究： 24年是智驾元年， 平价智驾有望催生投资新趋势

前言：整车研究框架视角下核心能力动态变化-智能化权重快速提升

基于长期视角的整车核心“六力”研究模型

长期视角：基于我们提出的“六力”模型研究车企的核心能力（产品力与渠道力维度，产品力分为：需求把控能力、 电动化节奏、制造能力、供应体系把控能力、智能化能力）以及各个车企的能力差异，对车企长期发展势态进行预判。

当前我们认为车企快速提升市占率的核心影响要素是：市场需求把控能力与智能化能力。长期看，我们认为市场需 求把控能力与智能化能力具备差异化。

动态演绎：智能化提速、需求把控维持、电动化边际递减

整车厂核心能力在不同时间维度影响权重变化显著：进入第三消费时代后，目前车企核心能力的重要性排序为： 智能化能力=市场需求把控能力>电动化节奏；长期来看智能化建设能力会成为差异性的核心影响因素。

零部件层面，消费属性配置体现差异性，而智能差异性加速提升：电动化方面，差异性边际减弱（核心电动化技 术集中在产业链，消费者体验差异性弱）；智能化方面，平价智驾落地+城市L3车型密集推出，消费者体验差异性提 升加速。此外消费属性配置（座椅等消费者直接感知的）体现的差异性依旧重要。

智能化、智能驾驶、智驾系统概念如何理解

智能驾驶概念主要可以拆分成智能驾驶、智能座舱和其他配置的智能化（如智能车灯、空气悬架、电动尾翼、电 动充电口、后视镜自动折叠、感应式电动尾门、哨兵模式等）。其中智能驾驶的概念可以按照环节进一步拆解成 云端、车端和检测端，其中车端主要是依托各类硬件和软件，实现感知、规划和执行的功能。

一、复盘电动化：核心在主价格带的有效产品供给，当前边际减弱本质 是电动化核心能力在供应链且车端体验差异小

两轮行情本质：纯电/插混主价格带的有效产品供给放量

我们认为此前两轮电动化行情的本质是纯电（第一轮）、插混（第二轮）车型降本后在主价格带出现了有效产品供 给。催化关键点在于：①技术降本后进入主价格带；② 产品供给要“有效”。 第一轮电动化行情（2019年10月-2021年1月）最初由特斯拉在2019年底启动：19年前特斯拉在国内的售价处于豪华 车价格带（M3：40-60万），在消费者认知中天然具备强“有效”属性；19年12月上海工厂投产，产能释放+规模效 应降本，M3迅速降价至20-30万主价格带，开启国内电动化浪潮。

第二轮电动化行情（2021年3月-2021年11月）由比亚迪DM-i车型启动；①技术降本层面，21年3月比亚迪 DM-i车型上市，混动系统核心部件自研，且架构简洁。变速箱改为直驱离合器实现降本约1万元，此外磷酸 铁锂电池成本低于三元电池，取消增程器再度压缩成本。

当前电动化权重下降本质：①核心能力在供应链

权重下降本质 - 1）电动化核心是三电硬件，能力本质 在供应链，整车厂可快速补齐差距。 ①宁德时代和弗迪动力电池份额超70%：除比亚迪外，基 本所有整车厂选择宁德时代电池，2022年宁德时代市占 率接近50%。此外弗迪目前除供应比亚迪外，已开始向一 汽、长安、东风配套。动力电池核心能力在Tier 1手中。

23年5月各车企补齐新能源产品后，电动化对 汽车指数的拉动作用下降，本质在于：1）电 动化核心是三电硬件，能力本质在供应链上， 整车厂可通过外采快速补齐差距。比如多数整 车厂驱动电机外采：除比亚迪（乘用车）、特 斯拉、蔚来、大众选择自己研发生产驱动电机 外，国内其余主流车企均选择外采。22年国内 电驱多数份额被外部供应链Tier 1占据，整车 厂差异化竞争力小。

当前电动化权重下降本质：②车端体验差异不显著

权重下降本质 - 2）消费者感知端，各新能源技术（插混+增程）方案无高低优劣之分。 主流混动架构各有侧重：①增程：纯电驾驶体验；②P2架构：动力、高速性能；③P13架构：低亏电油耗。 车端体验差异小，客户按需选择：三电核心能力在供应链决定了车端差异主要在于客户需求侧重不同，而非技术 方案优劣。罗兰贝格数据显示，新能源车主购车考虑因素中续航占比最高，但动力电池核心能力在供应链，因此 车厂很难做出续航差异化。很难找到与电动化相关且核心能力在整车厂手中的因素，车端电动化体验差异小是其 权重下降的本质。

二、推演智能化：24年是元年且投资会迁移到整车，平价智驾放量提供 差异化有效产品供给新逻辑

智驾下探到主价格带的技术基础：纯视觉/轻传感器方案

智能化有望复现电动化行情的第一个关键在于：技术方案帮助降本→车型价格下探到主价格带（20w以下）。 技术层面，特斯拉引领纯视觉方案→硬件减配提供平价可能性；特斯拉早期智驾方案（HW2.0）传感器多且芯片 外购；HW3.0阶段选择自研芯片降本且逐步减少感知硬件；21年5月马斯克宣布采用纯视觉方案，引领行业去传感 器降本趋势。华为ADS1.0-2.0减配7个感知硬件（含2*激光雷达），ADS3.0或将延续此趋势；24年小鹏或将迎来 无激光雷达的高阶智驾。

纯视觉/轻传感器方案可有效降本→帮助走量

纯视觉/轻传感器方案将有效降低智驾硬件成本；小鹏通过去激光雷达做纯视觉方案有望支持15万级别的智能驾驶； 华为ADS2.0较1.0优化了2*激光雷达、3*毫米波雷达、2*视觉传感器，降本约50%。 为什么技术方案降本带来的价格下探很重要？ ①帮助走量：20万以下车型销量占60%以上，我们认为智驾车型放量的前提是必须进入20万以下主价格带市场（且最好 为全系标配）。 ②价格下探→走量→数据→算法迭代→体验提升：智驾做出差异化（相对于电动化很难做出差异化）核心在于应用算 法差异化，需要大量数据支撑。

智驾有效供给怎么定义？城区内类人体验的点对点驾驶

智能化有望复现电动化行情的第二个关键在于：必须出现有效的智驾产品供给，而我们认为智驾的有效性在于实现 城区内道路的（非高速、快速路）类似人类司机的（非卡顿驾驶）点对点驾驶（至少覆盖通勤点对点需求）。 高速NOA不具有稀缺性，而城市NOA是智驾痛点且配置城区NOA车型通常销量占比更高；大部分车企已经完成高速NOA 部署（高速路况相较城区较简单）。以问界M7和小鹏G9的智驾版和普通版为例，高阶智驾版销量占比均高于其余版 本，两款车型主打智驾功能均为城区NOA，因此城市NOA“有效”产品属性明显。

智驾能接近人类司机体验的技术基础：端到端方案

端到端大模型的特征在于不再进行模块和任务的划分；随着模型融合，整个智驾系统或将演变成一个大模块（各模块逐步 融合并被大规模神经网络模型取代）。端到端系统接收到传感器的输入数据后，直接输出驾驶决策（动作或轨迹）。 端到端将加强智驾的“类人驾驶”体验感；相较传统模块化架构（感知/预测/规控等子模型嵌套协同），端到端大模型通 过更简洁的系统架构，基于数据驱动进行全局任务优化，能够避免信息损耗&计算延迟&误差累积等，利于优化长尾问题、 解决智驾方案机器操控感较强的用户痛点。

各主机厂已开启端到端方案军备竞赛

随着特斯拉23年5月提出端到端方案并于24年3月将其落地（大范围推送FSD V12），24年起国内车企和人工智能等企 业快速上车并开启军备竞赛；23年底，理想AD MAX3.0系统在端到端架构下，整合了 BEV 模型、MPC 模型预测控制 以及时空联合规划等能力。蔚来于23H2起投入研发端到端方案，并计划于24H1上线「基于端到端」的主动安全功能。 小鹏于24年初公布了上车计划。以新势力为代表的各车企都在争分夺秒争抢量产端到端自动驾驶的桂冠。

投资维度：智能化行情需关注具备平价智驾放量车企

车企有效智驾能力体现在：①城市NOA进度；②算法方案优越性。 短期看NOA开城速度是重要评价标准：短期内各车企智能化算法差异程度低，消费者更关注“开城数量”等定量 信息，覆盖城市更多的车企有望享受红利。具备端到端算法能力的车企有望领先：智能化前半场是构建BEV Transformer及Occupancy的模块化感知方案， 后半场将随大模型训练迭代至“感知决策一体化”的端到端算法。根据公开信息，理想在23年12月的OTA5.0中将 算法架构切换为端到端架构，小鹏预计24年实现以Xbrain架构为核心的端到端能力。

三、智驾方案阵营：技术路径演进以及各主机厂方案梳理

智能化与电动化不同①：话语权在OEM而非供应链

整车厂逐步回收全栈自研能力；随着电子电气架构分布→集中、激光雷达+高精地图→纯视觉、感知硬件降本、 算法和数据（均主要由主机厂掌握）重要性提升，主机厂由应用软件向下延申至功能算法+系统软件自研（全栈自 研），芯片商向应用层拓展，汽零Tier 1的产业链话语权将边际递减。

智能化与电动化不同②：方案侧重不同→终端体验不同

智驾应用层软件功能重心不同，终端体验存在差异；应用层软件负责实现各类功能，包括自动驾驶相关应用功 能、智能座舱相关应用功能、OTA与云服务等。通常应用层软件的定义与开发是由整车厂完成，是打造产品差异 化的核心。一方面，整车厂商不断丰富拓展应用功能；另一方面，整车厂商不断完善、优化功能，即使是相同 的功能，不同厂商的使用体验也有有差异和优劣之分。

终端体验有差异→形成阵营

智驾竞争将逐步形成阵营：智驾核心壁垒在于数据，数据获取直接决定车企智驾能力领先是否具有持续性，单一车企 规模有限，在数据层面相较阵营具天然劣势。第一梯队将不断迭代算法稳固优势：智驾规模效应更加显著，不仅可以通过规模效应降硬件成本，同时数据迭代算法 降硬件依赖度并提升用户体验，起量后的规模效应降本及数据迭代算法飞轮一旦开启正向循环，将逐步扩大领先优势。 平价智驾将加大阵营分化：平价智驾更加走量，不同阵营车型存量差距扩大导致数据获取量差异更加明显。

理想：软件全栈自研，硬件芯片开发中

2年实现软件算法自研，23年开启自研硬件芯片；理想早期在理想ONE车型中采用Mobileye感知算法和亿航 智能控制决策算法，硬件选择EyeQ4。在2022.06发布的理想L9中实现AD Max智驾系统软件算法全自研，并 在22.09实现AD pro智驾系统软件算法全自研。此外，23H2起理想已组建160+人团队进行智驾芯片开发。

23年底算法向端到端全面升级；23年底，理想OTA 5.0 将算法架构从Rule-based为主的模块化架构提升为大 模型为主的端到端架构。AD Max 3.0 感知算法采用 BEV 大模型和 Occupancy 占用网络，而AD Pro 3.0采用 BEV大模型；二者规划算法均切换为时空联合规划算法，预测控制算法更新为 MPC 模型。

报告节选：

编辑：火腿肠